Google Research:小模型也能出色提取用户意图——通过任务分解实现在端侧意图理解
Google Research 在 EMNLP 2025 发表的论文提出一种两阶段分解方法,让小型多模态 LLM 在设备端理解用户 UI 交互轨迹:先逐屏总结交互,再从总结序列提取意图。
Google Research 在 EMNLP 2025 发表的论文提出一种两阶段分解方法,让小型多模态 LLM 在设备端理解用户 UI 交互轨迹:先逐屏总结交互,再从总结序列提取意图。
Google Research 展示搭载 TCN 架构多输出深度学习模型,仅凭 Pixel Watch 50 Hz IMU 信号和用户身高,即可直接估计步速、步长、双支撑时间、摆动/站立时间等时空步态指标。在 246 名参与者、约 70,000 个步行片段的验证中,多数指标 Pearson r>0.80、ICC>0.80,与手机方案性能相当,且无显著差异(p>0.05)。